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超宽带在井下穿透成像算法中需要解决的关键问题，是在塌方体电磁参数未知的情况下，对埋藏在塌方体另一侧的目标进行成像。由于巷道内背景介质复杂的电磁特性以及多径传播效应等物理现象的影响，很难对矿井下超宽带探测成像系统性能进行有效预测和分析，因此提出了一种射线追踪算法(Ray-tracing)和SVM相结合的方法。该方法通过Ray-tracing算法得到穿透塌方体成像的样本数据，再利用SVM进行分类，解决...
基于遗传算法优化的支持向量机（SVM-GA）低阶煤制氢产量预测模型
遗传算法 支持向量机 低阶煤制氢 预测模型
2012/9/12
介绍了遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的基本理论，用遗传算法对支持向量机的结构和参数进行了优化，将该方法用于低阶煤制氢的研究，获得了影响低阶煤制氢产量的主要煤质指标，建立了SVM-GA预测模型。结合34个校验样本的氢产量和相对应的影响因素，对模型的预测效果进行了验证。结果表明：预测值与试验值的平均相对误差为0.209%，误差的均方差为37.88，达到了较高的预测精度。